Coleção das implementações dos diversos algoritmos e funções vistos durante a disciplina de calculo numérico na forma de um único notebook Jupyter facilmente navegável
AVISO PARA PROFESSOR: as branches de prova são prova_1 e prova_2
Recursos:
- Calculo do erro
- Derivação numérica
- Métodos iterativos e suas condições de parada
- Bisseção
- Falsa posição
- Ponto fixo
- Newton-Raphson
- Solução de sistemas lineares
- Gauss
- Solução retroativa
- Gauss-Seidel
- Gauss-Jacob
- Interpolação
- Polinômio de Lagrange
- Polinômio de Newton
- Spline Quadrática
- Ajuste de curva
- Mínimos quadrados
- Diferenciação numérica
- Descoberta dos coeficientes dados os pontos e ordem
- Integração numérica
- Método do retângulo
- Método do ponto central
- Método do trapézio
- Método de 1/3 Simpson
- Estimativa do erro
- Descoberta do espaçamento para dada precisão
- Problema do valor inicial
- Implementação generica de Runge-Kutta
- Tabela de Euler
- Tabela de Euler modificado
- tabela do ponto central
- tabela de Runge-Kutta de 4º ordem
- Geração de formulas Latex
- Exemplos de uso para cada implementação
Você pode ver o Notebook pre executado com as amostras de código
O projeto foi migrado para fazer uso do gerenciador de ambientes virtuais pipenv, substituindo o venv, exercendo maior controle sobre as dependências e evitando que coisas quebrem misteriosamente 🙃.
Instale o pipenv.
pip install pipenv
Crie o ambiente virtual e instale as dependências do projeto
pipenv sync --dev
É recomendada a utilização do VS Code com a extensão Jupyter
Mas alternativamente, pode ser criada uma instância do Jupyter Lab
pipenv run jupyter lab